Тема возникла в ходе изучения некоторых материалов клуба после которого у меня появилось впечатление, что большинство участников достаточно однобоко и, в общем, метододогически ошибочно воспринимают роль статистических исследований поведения рынков. В значительной мере, как мне кажется, это обусловлено большим количеством статей с низким качеством таких исследований, создающих впечатление из серии "есть ложь, есть большая ложь и есть статистика".
Я первоначально сформулировал антитезы более подробно, но они не влезли в строки 😀. Звучало это так:
Статистические исследования финансовых рынков обнаруживают и описывают стабильные (повторяющиеся) фундаментальные закономерности поведения активов
VS
Статистические исследования дают всего лишь картину прошлого и не могут быть использованы для описания будущего
Что конкретно Вы думаете о статистике и её применении к рынку? Это вскрытие внутренних неизменных механизмов работы рынка, или просто массовая фиксация температуры трупов? 🤣
за «Статистика даёт понимание о неизменных свойствах поведения цен»
за «Статистика всего лишь способ фиксации прошлого»
Статистика - это инструмент, с помощью которого мы по сути отвечаем на 2 вопроса:
Есть априорная гипотеза, что акции должны давать более высокую доходность из-за премии за риск. И есть статистическое подтверждение на истории цен. Была гипотеза, что в более волатильных акциях премия за риск выше. И было опровержение на истории цен ( Случайная прогулка по Волл-стрит, там, кажется, ссылка на Фама). И на основании этого (наверное) Илья в чате рекомендовал скорее плечо, чем фонды с высокой беттой. И даже сделал шикарное исследование о том, как вела бы себя TQQQ на столетней истории.
Да и все исследования про swr тоже на исторических данных, вероятность успеха и все такое...
Другое дело, можно ли при помощи статистики выбирать хорошие акции? Думаю, в большинстве случаев (но не во всех), при грамотной постановке исследования ответ будет "нет основной считать, что метод Х отличает хорошие акции от плохих"
Ну коли "полковнику никто не пишет" дам первый аргумент.
На самом деле статистика очень строгая и сложная наука о фундаментальных свойствах случайных величин. И правильная постановка вопросов в ней примерно такая: конкретные результаты эксперимента (что физических измерений, что исторических реализаций поведения цен) всего лишь отдельная случайная реализация некоего фундаментального закона распределения вероятности событий. Эти отдельные реализации могут очень сильно отличаться друг от друга и по ним нельзя делать выводы о других конкретных (или будущих) реализациях. Но по ним вполне можно попробовать определить к какому классу вероятностных распределений относятся ВСЕ возможные реализации процессов изучаемого типа. И тогда можно делать выводы о ВСЕХ возможных поведениях в будущем и, в том числе, о событиях весьма вероятных и практически невероятных.
При этом у нас есть всего два способа сделать выводы о характере вероятностного закона интересной для нас величины (в случае рынков нас обычно интересуют две вещи - доходности и риски, в физике, технике, экономике могут быть свои интересные величины). Первый - теоретическая модель исследуемой системы. Второй - значительный массив ПРАВИЛЬНЫХ экспериментальных измерений и изучение свойств полученного результата.
Знаменитая ГЭР - типичный пример первого способа (хотя она выросла тоже из исследования эмпирики). Основы этой теоретической модели позволяют сделать теоретический же вывод о броуновском характере движения цен активов и все дальнейшие соответствующие выводы. В том числе о нормальном (логнормальном) вероятностным законе распределения доходностей и, соответственно, о событиях, которые в рамках этого закона практически невероятны. Например, отклонение доходности от средней на 100 сигм в рамках этого закона не может случится в течение всей жизни вселенной.
Проблема той же ГЭР в реальной случаемости событий, которые в случае её справедливости практически невероятны. Этот наблюдаемый факт породил целый пласт исследований в рамках второго подхода к случайности. Изучалось огромное количество распределений доходностей активов очень разными способами. https://ufn.ru/ru/articles/2011/7/j/references.html - здесь есть неплохая статья на русском об этом со ссылками на иностранцев из которых можно искать в первую очередь статьи Мантеньи и Стэнли. Получен эмпирический результат, важность которого в повторяемости характера распределения доходностей разных активов, на разных масштабах наблюдений, в разные исторические периоды и в разных макроэкономических условиях, что позволяет говорить о возможности привлечения эргодической гипотезы для обоснования реального вероятностного закона распределения доходностей финансовых активов.
Сам результат в следующем - закон распределения доходностей акций значительно отличается от нормального в области редких событий, а именно их вероятности существенно больше, чем предполагает базовая модель ГЭР. Это так называемый эффект "толстых хвостов". Причём форма распределения оказывается ОДИНАКОВОЙ для разных акций, валют, индексов разных стран на разных периодах времени и на разных масштабах. Этот факт одинаковости наблюдений в очень разных исторических и экономических условиях позволяет предполагать некую универсальность внутренних механизмов, действующих на финансовых рынках, которые и приводят к наблюдаемой статистике. В попытке найти универсальную вероятностную закономерность и заключается правильный научный смысл статистического исследования. А "статьи" о том, что "с 1974 по 2006 годы на рынке США акции смолкап обогнали трежерис в среднем на 4 %, но уступили индексу широкого рынка 0.5%, при этом добавление облигаций в портфель снизило Ско на 10% без потери доходности" это не статистика, господа. В лучшем случае это отчёт об измерениях в ходе лабораторной работы. Если при этом не исследуется характер распределений и их свойства, то это не наука. Это песня Чукчи: " что вижу о том и красиво пою" про то как на игральной кости выпала тройка, а потом двойка и вообще на этой кости все время что-то выпадает каждый раз разное.
Конечно, нужно признать, что теоретической модели, приводящей к наблюдаемой форме распределений на финансовых рынках пока не разработано. И за её разработку однозначно будет получена Нобелевская премия.
Но если уже сейчас предположить, что наблюдаемая статистическая эмпирика есть результат фундаментальных свойств динамической системы, называемой "финансовый рынок", а по сути, скорее всего, смеси универсальных макрофакторов экономического развития и неких поведенческих механизмов большого количества людей, то можно сделать несколько важных выводов, в том числе обосновывающих долгосрочные подходы к инвестициям:
Если выборка без ошибок, то статистика + теория вероятности работают. Применительно к инвестированию самую сильную и авторитетную критику этого, что я знаю, высказывал Брэд Корнелл - это мысль о возможной нестационарности финансовых рынков (тогда даже правильная выборка плохо работает): (у него есть white paper на эту тему). Но он это высказывал относительно факторного инвестирования, а не в целом доходности любых инструментов.
Как справедливо заметили в других ответах, обе стороны сфорумлированы слишком полярно, чтобы занять какую-либо из них - поэтому цвет ответа строго рандомный.
К сожалению, наш не черно-белый мир не позволяет уйти от решения под предлогом "ну нету четкой теоремы, которая строго доказывает оптимальное решение!" Поэтому, чтобы принимать решения о важных в жизни вещах, желательно смотреть сразу на ряд факторов:
В общем, приходится собирать всё, что есть под рукой - и накопленная статистика тут, как ни крути, играет важнейшую роль. Потому что придумать объяснения в первом пункте люди легко могут любые и в любую сторону, у человеческого мозга с этим проблем никогда не было. А вот набор данных о том, "как на самом деле в жизни получилось" - он у нас всего один, и игнорировать его принятии решений невозможно.
Если мы предполагаем свободу воли (а я предполагаю), то участники рынка могут коллективно и по отдельности менять свои стратегии. Обычно это приводит к изменению рынков, в том числе - к сокращению прибыльности. Это не означает, что мы не можем найти закономерности, но считать их неизменными нельзя.
В первую очередь важен контекст.
Это клуб про финансы.
Этот пост с тегом "инвестиции".
У меня в голове "пассивные инвестиции".
Когда говорят про "статистику в пассивных инвестициях", обычно имеют ввиду, можно ли смотря на прошлые данные принимать какие-то решения о будущем.
Нет. Нельзя. Я при составлении своего пассивного портфеля не принимаю вообще никаких решений на основе статистики.
При этом есть куча прикладных областей, где статистика - это строгая наука, и иногда её одной достаточно для принятия решений. Но вопрос слишком расплывчатый. Поэтому мне пришлось самому додумывать контекст.